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DOCUMENTO DE TRABAJO N° 410
TASAS DE INTERÉS Y POLÍTICA MONETARIA EN EL PERÚ. UN ANÁLISIS CON DATOS DE BANCOS INDIVIDUALESRodolfo Cermeño, Oscar Dancourt,Gustavo Ganiko y Waldo Mendoza
DOCUMENTO DE TRABAJO N° 410
TASAS DE INTERÉS ACTIVAS Y POLÍTICA MONETARIA EN EL PERÚ. UN ANÁLISIS CON DATOS DE BANCOS INDIVIDUALES
Rodolfo Cermeño, Oscar Dancourt Gustavo Ganiko y Waldo Mendoza
Octubre, 2015
DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA
DOCUMENTO DE TRABAJO 410 http://files.pucp.edu.pe/departamento/economia/DDD410.pdf
© Departamento de Economía – Pontificia Universidad Católica del Perú,
© Rodolfo Cermeño, Oscar Dancourt, Gustavo Ganiko y Waldo Mendoza
Av. Universitaria 1801, Lima 32 – Perú.
Teléfono: (51-1) 626-2000 anexos 4950 - 4951
Fax: (51-1) 626-2874
www.pucp.edu.pe/departamento/economia/
Encargado de la Serie: Jorge Rojas Rojas
Departamento de Economía – Pontificia Universidad Católica del Perú,
Rodolfo Cermeño, Oscar Dancourt, Gustavo Ganiko y Waldo Mendoza Tasas de Interés Activas y Política Monetaria en el Perú. Un Análisis con Datos de Bancos Individuales Lima, Departamento de Economía, 2015 (Documento de Trabajo 410) PALABRAS CLAVE: Mecanismo de transmisión de la política monetaria; canal de tasas de interés; tasa de interés de referencia; tasa de encaje; modelo Bernanke-Blinder.
Las opiniones y recomendaciones vertidas en estos documentos son responsabilidad de sus
autores y no representan necesariamente los puntos de vista del Departamento Economía.
Hecho el Depósito Legal en la Biblioteca Nacional del Perú Nº 2015-14348.
ISSN 2079-8466 (Impresa)
ISSN 2079-8474 (En línea)
Impreso en Kolores Industria Gráfica E.I.R.L.
Jr. La Chasca 119, Int. 264, Lima 36, Perú.
Tiraje: 100 ejemplares
TASAS DE INTERÉS ACTIVAS Y POLÍTICA MONETARIA EN EL PERÚ. UN ANÁLISIS CON DATOS DE BANCOS INDIVIDUALES
Rodolfo Cermeño, Oscar Dancourt, Gustavo Ganiko y Waldo Mendoza
Resumen
Este trabajo evalúa empíricamente el canal de tasas de interés en el mecanismo de
transmisión de la política monetaria en el Perú, durante el periodo junio 2003 – junio
2010, empleando datos mensuales de bancos individuales. Se estudian los dos
principales instrumentos de política utilizados bajo el régimen de metas de inflación: la
tasa de política monetaria y la tasa de encaje. Utilizando un modelo de datos de panel
dinámico, nuestro trabajo tiene dos resultados básicos. En primer lugar, un alza de la
tasa de interés de referencia tiene un impacto positivo y significativo sobre las tasas de
interés de los préstamos comerciales fijadas por los 6 bancos más grandes del país. En
segundo lugar, no encontramos evidencia que sugiera que la tasa de encaje a los
depósitos en MN influye sobre estas mismas tasas de interés fijadas por estos 6 bancos
durante el periodo analizado.
Palabras clave: mecanismo de transmisión de la política monetaria; canal de tasas de interés; tasa de interés de referencia; tasa de encaje; modelo Bernanke-Blinder. Códigos JEL: E44; E52
Abstract
This paper investigates empirically the interest rate channel of the transmission
mechanism of the monetary policy in Peru. Using monthly data for the 6 largest banks
for the period June 2003 – June 2010 we study the two main policy instruments used
under the inflation-target regime: the rate of monetary policy and the required bank
reserves rate. We fit a dynamic panel data model obtaining two fundamental results.
First, increases in the rate of monetary policy affect positively and significantly the
interest rates on commercial loans charged by the 6 largest banks of the country.
Second, no evidence is found that the required bank reserves rate on deposits in
Peruvian currency influences the same interest rates charged by the 6 largest banks
during the period considered.
Keywords: transmission mechanism of monetary policy; interest rate cannel; rate of monetary policy; required bank reserves rate; Bernanke-Blinder model. JEL Classification: E44; E52
1
TASAS DE INTERÉS ACTIVAS Y POLÍTICA MONETARIA EN EL PERÚ. UN ANÁLISIS CON DATOS DE BANCOS INDIVIDUALES1
Rodolfo Cermeño, Oscar Dancourt, Gustavo Ganiko y Waldo Mendoza2
1. INTRODUCCIÓN Si dejamos de lado la intervención en el mercado cambiario, la tasa de encaje para los
depósitos bancarios en moneda nacional (MN) y la tasa de interés de referencia para el
mercado interbancario, donde los bancos se prestan fondos entre sí, han sido los dos
principales instrumentos de la política monetaria aplicada en el pasado reciente por el
Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) en el marco de un sistema de metas de
inflación.
El BCRP elevó la tasa de referencia y la tasa de encaje durante el primer semestre del
2008, cuando la inflación sobrepasó el rango meta del 3% anual y la economía peruana
crecía a un ritmo del 10% anual; luego, redujo ambas tasas, entre fines del 2008 y
principios de 2009, cuando la actividad económica sufrió los primeros embates
recesivos de la crisis financiera global. Posteriormente, volvió a subir la tasa de interés
de referencia y la tasa de encaje en MN a partir de 2010 cuando la economía peruana se
reactivó vigorosamente apoyada en una notable recuperación de los precios
internacionales de los minerales. Cabe anotar, sin embargo, que el BCRP no respondió
con un agresivo ciclo de rebajas de la tasa de interés de referencia al rápido
enfriamiento de la economía peruana ocurrido durante 2013-14, causado por una caída
de los precios mundiales de los metales y una salida de capitales vinculada al ajuste de
la política monetaria norteamericana. El BCRP se limitó a reducir progresivamente la
1 Documento que forma parte del proyecto “Instrumentos y reglas de política monetaria en
una economía semi-dolarizada: evaluación empírica del caso peruano”, del grupo Macroeconomía Aplicada, con el apoyo financiero del Vicerrectorado de Investigación de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP).
2 Rodolfo Cermeño es profesor e investigador del Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE, México), Oscar Dancourt y Waldo Mendoza son profesores e investigadores del Departamento de Economía de la PUCP (DE-PUCP) y Gustavo Ganiko es coordinador en la Dirección Académica de Planeamiento y Evaluación de la PUCP (DAPE-PUCP).
2
tasa de encaje en MN desde 2013 mientras mantuvo casi constante la tasa de interés de
referencia hasta mediados de 2014.
En un contexto donde la autoridad monetaria busca estabilizar el nivel de precios
alrededor de un cierto nivel meta, y el sistema financiero está dominado por los bancos,
el mecanismo de transmisión que conecta en el corto plazo estos dos instrumentos de
política (la tasa de interés de referencia y la tasa de encaje en MN) con el nivel de
precios consta de cuatro eslabones básicos. El primer eslabón es el que conecta los
instrumentos de la política monetaria con las tasas de interés (activas) cobradas por los
bancos y con los volúmenes prestados a firmas y familias. Si el banco central sube, por
ejemplo, la tasa de interés de referencia o la tasa de encaje en MN, se espera que esto
eleve la tasa de interés activa en MN y/o que reduzca el crédito bancario en MN.
El segundo eslabón conecta el gasto de consumo e inversión del sector privado con el
costo y la disponibilidad de crédito. El gasto agregado del sector privado depende
inversamente de la tasa activa de interés y directamente de los volúmenes prestados3.
El tercer eslabón establece que la actividad económica y el empleo total en la economía
dependen del gasto agregado del sector privado (consumo más inversión). El cuarto y
último eslabón establece que el nivel de precios depende directamente de la actividad
económica, si consideramos dada la capacidad productiva de la economía o producto
potencial.
De esta manera, un alza de la tasa de interés de referencia o un alza de la tasa de encaje
encarecen y hacen menos abundante el crédito otorgado al sector privado por el
sistema bancario. Disminuye entonces el gasto agregado del sector privado, lo que hace
caer la actividad económica y el empleo agregado y, finalmente, el aumento de la
capacidad ociosa y del desempleo reducen el nivel de precios4.
Si se acepta esta apretada descripción del mecanismo de transmisión de la política
monetaria vía los bancos comerciales, es claro que el primer eslabón de esta cadena
3 Esto incluye el caso en que existe racionamiento en los mercados de crédito; si no existe
racionamiento, la demanda agregada solo depende de las tasas de interés. Véase Stiglitz y Greenwald (2003), Cap. 6.
4 Se supone que la inflación esperada es nula.
3
causal es crucial. Si ese eslabón se quiebra no habría conexión, a través de este canal del
crédito5, entre los instrumentos y los objetivos de la política monetaria, sean estos la
estabilidad del nivel de precios y/o el pleno empleo.
¿Qué tan efectivo ha sido el uso de la tasa de encaje en comparación con el de la tasa
de referencia durante el periodo 2003-20106? Esta es la pregunta que este texto
intenta responder, tomando en cuenta que dicho periodo abarca dos fases de salida de
una recesión (2003-05 y 2009-10), un auge (2006-08) sin precedentes en la economía
peruana, y una recesión (2008-09) donde se aplicó por vez primera una política
monetaria expansiva. Se considera aquí que ambos instrumentos de política monetaria
son efectivos si impactan sobre las tasas de interés en MN fijadas para los préstamos
comerciales7 por los 6 bancos más grandes del país. Los préstamos comerciales de estos
6 bancos representan más de dos terceras partes del crédito del sistema bancario al
sector privado en moneda nacional durante 2003-2010.
Lahura (2006) y el Reporte de Inflación de junio de 2009 (BCRP 2009) demuestran que
este eslabón existe, cuando el instrumento de política es la tasa de interés de referencia
para el mercado interbancario. Utilizando datos agregados de las tasas de interés
bancarias activas y pasivas, Lahura (2006) muestra que este eslabón se crea a principios
de los años 2000, cuando el BCRP transita de un régimen basado en el control de un
agregado monetario a otro basado en el control de la tasa de interés del mercado
interbancario, donde los bancos comerciales típicamente se prestan entre sí fondos por
un día.
Este primer eslabón es el que queremos evaluar empíricamente en este texto,
utilizando datos de bancos individuales, y limitando la pesquisa al impacto que ambos
instrumentos de la política monetaria (tasa de referencia y tasa de encaje en MN)
5 El canal del crédito en sentido amplio se refiere aquí al efecto que tienen los instrumentos
de la política monetaria sobre los volúmenes prestados y las tasas de interés cobradas por los bancos; véase Bernanke y Gertler (1995).
6 No analizamos el periodo 2011-14 porque habría que reconstruir las series de las tasas activas de los préstamos comerciales para hacerlas compatibles con las del periodo 2003-10.
7 Los préstamos comerciales son los préstamos a las empresas excluyendo a las muy pequeñas (microempresas).
4
tienen sobre las tasas de interés activas en MN fijadas por los 6 bancos más grandes del
país8.
Tres trabajos importantes que utilizan un modelo de panel dinámico para determinar el
impacto de la tasa de interés de referencia sobre las tasas de interés activas y pasivas
fijadas por distintos bancos, son el de Weth (2002) para Alemania, el de Gambacorta
(2004) para Italia, y el de Bernstein y Fuentes (2003) para Chile. Estos trabajos
encuentran que la tasa de interés de referencia incide de la manera esperada sobre las
tasas activas fijadas por los bancos comerciales; algunos de ellos controlan por el efecto
que puedan tener otras variables macroeconómicas o microeconómicas. Nuestro
modelo empírico está basado en Weth (2002).
Nuestro trabajo tiene dos resultados básicos. En primer lugar, encontramos que un alza
de la tasa de interés de referencia tiene un impacto positivo y estadísticamente
significativo sobre las tasas de interés de los préstamos comerciales de 0 a 360 días
fijadas por los 6 bancos más grandes del país durante el periodo junio de 2003-junio de
2010. En segundo lugar, no encontramos evidencia que sugiera que la tasa de encaje a
los depósitos en MN influye de alguna manera sobre estas mismas tasas de interés
fijadas por estos 6 bancos durante el mismo periodo.
Este documento consta de 5 secciones, incluyendo esta introducción. En la sección 2 se
presenta el marco teórico. En la sección 3 se describe el procedimiento econométrico
aplicado en la investigación. En la sección 4 se presentan los principales resultados
encontrados. La sección 5 contiene las conclusiones.
8 Alternativamente, se puede medir el impacto que la tasa de referencia o la tasa de encaje
tienen sobre el volumen de crédito en MN otorgado por bancos individuales; véase Kashyap y Stein (1995, 2000) y Ehrman et al (2001). Para el caso brasileño, véase Takeda et al. (2005) y, para el caso peruano, véase Dancourt (2012).
5
2. EL MARCO TEÓRICO
El marco conceptual de este texto es el modelo Bernanke-Blinder (1988) que es un
modelo IS-LM con bancos. El rasgo especifico de este modelo IS-LM ampliado es que el
sistema bancario y el mercado de bonos compiten por el financiamiento de la inversión
de las empresas.
En la Tabla 1 se muestra una versión simple de este modelo que tiene 4 ecuaciones;
para una versión con mayores detalles, véase Dancourt (2012).
La ecuación (1) corresponde a la curva IS, donde se determina el nivel de actividad
económica (𝑌), si están dadas la tasa de interés de los préstamos bancarios (𝑅) y la
tasa de interés del mercado de bonos (𝑖). La ecuación (2) corresponde a la curva LM,
donde se determina la cantidad de dinero (𝑀) si el banco central fija la tasa de interés
de los bonos (𝑖) y la tasa de encaje (𝜃). La ecuación (3) corresponde a la curva de
oferta agregada (OA), donde el nivel de precios depende directamente de la brecha del
producto (𝑌 − �̅�) y de un choque de oferta (𝑃0). Por último, la ecuación (4)
corresponde a la curva LL, que representa el equilibrio en el mercado de préstamos
bancarios, donde se determina la tasa de interés de los préstamos bancarios (𝑅), dados
la actividad económica y el nivel de precios. Por la ley de Walras, no se considera el
mercado de bonos.
Tabla 1
𝑌 = 𝑘[𝐼0 + 𝐺 − 𝑏(𝑅 + 𝑖)] (1)
𝑀 = 𝜃(𝑃 + 𝑌 − 𝛼1𝑖) (2)
𝑃 = 𝛼3𝑃0 + 𝛼4(𝑌 − �̅�) (3)
𝜆(1 − 𝜃)(𝑃 + 𝑌 − 𝛼1𝑖) = 𝑃 + 𝑌 − 𝛼2(𝑅 − 𝑖) (4)
Conviene empezar la descripción de este modelo Bernanke-Blinder (B-B) por la ecuación
(4), la curva LL, que es su componente peculiar.
6
En este modelo, (𝑃 + 𝑌 − 𝑎1𝑖) son los depósitos bancarios que no rinden interés9; no
hay circulante. El público divide su riqueza financiera entre depósitos bancarios,
asociados a una tarjeta de débito, y bonos. La demanda de depósitos bancarios
depende directamente del nivel de precios (𝑃) y la actividad económica (𝑌) e,
inversamente, de la tasa de interés de los bonos (𝑖), que es fijada por el banco central.
Los fondos prestables, los depósitos menos los encajes, son (1 − 𝜃)(𝑃 + 𝑌 − 𝑎1𝑖),
donde (𝜃) es la tasa de encaje fijada por el banco central. Con estos fondos prestables,
los bancos adquieren bonos del gobierno o extienden préstamos a las empresas, según
cual sea la propensión a prestar de los banqueros (𝜆), que está entre cero y uno10. En
consecuencia, la oferta de préstamos bancarios en términos de stock (𝐿) está dada por
𝐿 = 𝜆(1 − 𝜃)(𝑃 + 𝑌 − 𝑎1𝑖).
La demanda de préstamos bancarios en términos de stock (𝐿𝑑) está dada por
𝐿𝑑 = 𝑃 + 𝑌 − 𝛼2(𝑅 − 𝑖), donde (𝑅) es la tasa de interés de los préstamos bancarios, y
donde se supone que las firmas tienen una fuente alternativa de crédito en el mercado
de bonos al costo (𝑖), de tal modo que la demanda de préstamos bancarios se eleva
cuando sube (𝑖). La demanda de préstamos también depende directamente del nivel de
precios (𝑃) y de la actividad económica (𝑌). La curva LL implica que la oferta de
préstamos (𝐿) es igual a la demanda de préstamos (𝐿𝑑).
Respecto a la curva IS, si la inversión privada (𝐼) depende inversamente de estas dos
tasas de interés que rigen en el mercado de préstamos bancarios (𝑅) y en el mercado
de bonos (𝑖), podemos tener una función de inversión similar a la del libro de texto de
macroeconomía dada por 𝐼 = 𝐼0 − 𝑏1𝑅 − 𝑏2𝑖, donde 𝐼0 es la inversión autónoma. Se
asume que la inflación esperada es nula. Esta función de inversión sería 𝐼 = 𝐼0 −
𝑏(𝑅 + 𝑖), si 𝑏1 = 𝑏2 = 𝑏. La función consumo está dada por 𝐶 = 𝑐(1 − 𝑡)𝑌, siendo
(1 − 𝑡)𝑌 el ingreso disponible y (𝑐) la propensión a consumir. El gasto público (𝐺) y la 9 Si el sistema bancario y el mercado de bonos compiten por el ahorro de las familias, estos
depósitos bancarios deberían pagar una tasa de interés positiva vinculada a la tasa de interés del mercado de bonos; sobre este tema, véase Stiglitz y Greenwald (2003), Cap. 4. Aquí se asume que esto no ocurre y que la tasa bancaria de interés pasiva es cero.
10 En el modelo B-B original, la propensión a prestar depende de la tasa de interés de los bonos y de los préstamos bancarios. Sin embargo, Bernanke y Blinder (1988) subrayan que “los choques a la oferta de crédito son comunes en la historia” y, en particular, que esta propensión a prestar tiende a desplomarse con las crisis financieras.
7
tasa del impuesto a la renta (𝑡) son los instrumentos de la política fiscal y el gobierno
financia su déficit colocando bonos. Igualando la producción (𝑌) y la demanda agregada
(𝐶 + 𝐼 + 𝐺), obtenemos la ecuación (1), la curva IS, donde 𝑘 = 1 [1 − 𝑐(1 − 𝑡)] ⁄ es el
multiplicador keynesiano.
El nivel de precios (𝑃) está dado por la curva de oferta agregada (OA) donde (𝑌 − �̅�) es
la brecha entre el producto efectivo y el producto potencial. El nivel de precios sube en
los auges y baja en las recesiones porque el mark-up y/o los salarios nominales son pro-
cíclicos. El término (𝑃0) sirve para representar un choque de oferta como un cambio en
el precio del petróleo.
La curva LM determina la cantidad de dinero (𝑀) si el banco central fija la tasa de
interés (𝑖) de los bonos. Aquí, la LM surge de igualar la oferta de base monetaria (𝑀)
con la demanda de base monetaria, (que es una demanda de encajes o reservas
bancarias), dada por 𝜃(𝑃 + 𝑌 − 𝑎1𝑖), siendo (𝜃) la fracción de los depósitos bancarios
(𝑃 + 𝑌 − 𝑎1𝑖) que los bancos comerciales están obligados a mantener ociosa en el
banco central.
En la figura 1, se representa el equilibrio parcial en el mercado de préstamos bancarios,
suponiendo que el nivel de precios (𝑃) y la actividad económica (𝑌) están dados. Un
alza de la tasa de referencia (𝑖) traslada la oferta de préstamos hacia la izquierda (𝐿𝑠1),
porque reduce los depósitos y los fondos prestables; y, además, traslada la demanda de
préstamos hacia la derecha (𝐿𝑑1), porque encarece el financiamiento alternativo en el
mercado de bonos; de este modo, se reduce el volumen de préstamos y se eleva la tasa
de interés bancaria (𝑅). Vamos del punto A al punto B. Un alza de la tasa de encaje (𝜃)
en la magnitud adecuada solo traslada la oferta de préstamos hacia la izquierda, lo cual
reduce el volumen de préstamos y eleva la tasa de interés bancaria (𝑅), aunque menos
que en el caso anterior. Vamos del punto A al punto C. La tasa de referencia afecta el
costo de endeudarse en el sistema bancario y en el mercado de bonos mientras que la
tasa de encaje solo afecta el costo de endeudarse en el sistema bancario.
8
Figura 1 Alzas de la tasa de encaje y de la tasa de referencia
Si igualamos la oferta y la demanda de préstamos, insertando allí la ecuación de la
oferta agregada (OA), se obtiene la curva LL de la figura 2. Esta curva LL representa el
equilibrio en el mercado de préstamos para distintas combinaciones de actividad
económica (𝑌) y tasa de interés bancaria (𝑅). La curva LL tiene pendiente positiva
porque un incremento de la actividad económica (𝑌) genera un exceso de demanda de
préstamos que eleva la tasa de interés (𝑅) bancaria.
La ecuación de la curva LL es
𝑅 = (1 +𝛼0𝛼1
𝛼2) 𝑖 + (1 + 𝛼4)(1 − 𝛼0)
1
𝛼2𝑌 (5)
Donde 0 < 𝛼0 < 1 siendo 𝛼0 = 𝜆(1 − 𝜃); y donde se ha supuesto que 𝛼3𝑃0 = 𝛼4�̅�,
para simplificar la notación.
Un alza de la tasa de encaje (𝜃) o un alza de la tasa de referencia (𝑖) trasladan la curva
LL en la figura 2 hacia la izquierda (línea punteada), es decir, elevan la tasa de interés
bancaria (𝑅) para cualquier nivel de actividad económica (𝑌), porque reducen la oferta
de préstamos; el alza de la tasa de referencia, además, aumenta la demanda de
préstamos.
R
L
Ld0
A
B
Ls0
Ld1
Ls1
C
9
Figura 2 Alzas de la tasa de encaje y de la tasa de referencia
La curva IS tiene pendiente negativa en la figura 2 porque un alza de la tasa de interés
bancaria (𝑅) reduce la inversión privada y, dado el multiplicador keynesiano, también la
actividad económica (𝑌). La curva IS se traslada a la izquierda (línea punteada) si sube la
tasa de referencia (𝑖), porque eleva el costo de endeudarse en el mercado de bonos y
reduce así la inversión privada y la actividad económica para cualquier tasa (𝑅) de
interés bancaria; la IS no depende de la tasa de encaje.
Un alza de la tasa de referencia (𝑖) traslada las curvas IS y LL hacia la izquierda, en la
figura 2. La actividad económica (𝑌) cae y, dada la curva OA, el nivel de precios se
reduce. Vamos del punto A al punto C. Hemos supuesto que la tasa de interés bancaria
(𝑅) sube. Para que esto ocurra basta que la demanda de préstamos sea
suficientemente sensible al spread entre 𝑅 e 𝑖; es decir, 𝛼2 = (1 + 𝛼4)𝑘𝑏. Este
parámetro 𝛼2 mide, digamos, el grado de competencia existente entre el sistema
bancario y el mercado de bonos.
Un alza de la tasa de encaje (𝜃) de la magnitud adecuada solo traslada la curva LL hacia
la izquierda, en la figura 2, de tal manera que cae el nivel de actividad económica
(menos que con el alza de la tasa de referencia) y sube la tasa de interés bancaria (más
R
Y
A
B
IS
LL
C
LL1
IS1
10
que con el alza de la tasa de referencia). Vamos del punto A al punto B. Dada la curva
OA, el nivel de precios también se reduce.
En suma, una política monetaria restrictiva (expansiva), implementada vía la tasa de
interés de referencia o vía la tasa de encaje, produce cualitativamente los mismos
resultados: frena (impulsa) la actividad económica, reduce (eleva) el nivel de precios, y
aumenta (disminuye) la tasa activa de interés bancaria.
Este modelo Bernanke-Blinder permite derivar el impacto total sobre la actividad
económica y la tasa activa de interés bancaria de un cambio en la tasa de referencia o
en la tasa de encaje, ceteris paribus. Los multiplicadores que vinculan el cambio en
ambos instrumentos de la política monetaria ( ddi, ) con el cambio en la actividad
económica y en la tasa activa de interés bancaria ( dY , dR ), se presentan a
continuación11.
𝑑𝑌
𝑑𝑖=
−(𝛼0𝛼1+2𝛼2)𝛼2𝑘𝑏
+(1−𝛼0)(1+𝛼4)< 0
𝑑𝑌
𝑑𝜃=
−(1+𝛼4)𝜆𝑌𝛼2𝑘𝑏
+(1−𝛼0)(1+𝛼4)< 0
𝑑𝑅
𝑑𝑖=
𝛼0𝑘𝑏
(𝛼1+𝛼2)𝛼2𝑘𝑏
+(1−𝛼0)(1+𝛼4)> 0
𝑑𝑅
𝑑𝜃=
(1+𝛼4)𝜆𝑌
𝑘𝑏𝛼2𝑘𝑏
+(1−𝛼0)(1+𝛼4)> 0
La eficacia relativa de ambos instrumentos de la política monetaria, en términos de sus
efectos sobre la actividad económica, depende de la estructura financiera. Igualando el
primer y el segundo resultado, se obtiene que
𝑑𝜃 =(𝛼0𝛼1+2𝛼2)
(1+𝛼4)𝜆𝑌𝑑𝑖
11 Para hallar la derivada total 𝑑𝑅 𝑑𝑖⁄ asumimos que 𝛼2 = (1 + 𝛼4)𝑘𝑏. También se pueden
hallar los multiplicadores que vinculan el cambio en ambos instrumentos de la política
monetaria ( ddi, ) con los cambios en la base monetaria ( dM ), en el nivel de precios (
dP ) o en la oferta de crédito bancario ( dL ).
11
Mientras mayor sea la competencia entre el sistema bancario y el mercado de bonos, es
decir, mientras mayor sea 𝛼2, todo lo demás constante, menor será la eficacia relativa
de la tasa de encaje ( d ) respecto de la tasa de referencia ( di ) para obtener un mismo
cambio en el nivel de actividad económica.
Finalmente, conviene especificar en qué condiciones un alza de la tasa de encaje (𝜃) no
tiene efecto alguno sobre la tasa activa de interés bancaria (𝑅)12. Supongamos que el
banco central eleva la tasa de encaje (𝜃) para reducir la oferta de crédito (𝐿), contra la
voluntad de los banqueros, mientras mantiene constante la tasa de interés de
referencia (𝑖) o tasa de política. Si los banqueros no quieren reducir sus préstamos, a
pesar de la disminución de los fondos prestables generada por el alza de la tasa de
encaje, eso implica que su propensión a prestar (𝜆) debe aumentar. Si (𝜆) aumenta en
la magnitud apropiada, dada la tasa de interés (𝑖) de los bonos, el alza de la tasa de
encaje (𝜃) solo conduce a un aumento de la base monetaria y de los depósitos
bancarios, sin afectar la tasa activa de interés bancaria, la actividad económica o la
oferta de préstamos.
La condición para que ocurra lo anterior es que 𝛼0 no varíe, siendo 𝛼0 = 𝜆(1 − 𝜃). En
este caso, las curvas IS y LL no se mueven en la figura 2. Esto significa que los bancos
comerciales venden sus bonos al banco central, para poder mantener constante el
volumen de préstamos, cuando este sube la tasa de encaje y reduce los fondos
prestables. En este caso, el banco central se ve obligado a comprar estos bonos,
suministrándoles así a los bancos comerciales los fondos prestables requeridos, si
quiere mantener fija la tasa de interés de política (𝑖).
3. EL PROCEDIMIENTO ECONOMÉTRICO
En el Perú, la evaluación empírica del impacto de los instrumentos de política monetaria
(tasa de referencia y tasa de encaje) sobre las tasas de interés activas y pasivas del
sistema bancario, no ha utilizado datos de bancos individuales; solamente se ha
12 Este ejercicio puede ser útil para explicar un resultado empírico que se mostrará más
adelante.
12
enfocado en un instrumento de política (la tasa de referencia) y en el comportamiento
de la tasa promedio de interés activa (distinguiendo por plazos y tipo de crédito) del
sistema bancario. Trabajos importantes al respecto son el de Lahura (2006), el del
Reporte de Inflación de junio del 2009 (BCRP 2009), y el de Armas et al. (2014) que
evalúa ambos instrumentos de política monetaria.
Los trabajos que han utilizado datos de bancos individuales son escasos, aún a nivel
internacional. Heffernan (1997), es uno de los pioneros que estudia, con un modelo de
corrección de errores, la velocidad de ajuste de las distintas tasas activas y pasivas
fijadas por los bancos comerciales y otras entidades financieras inglesas ante un cambio
en la tasa de interés de referencia o tasa de política del Banco de Inglaterra.
Los tres trabajos más importantes que utilizan un modelo de panel dinámico para
determinar el impacto de la tasa de referencia sobre las tasas de interés cobradas por
distintos bancos, son los de Weth (2002) para Alemania, Gambacorta (2004) 13 para
Italia y Bernstein y Fuentes (2003) para Chile. También se puede mencionar el trabajo
de Vaugnet et al. (2007) para Bélgica. Nuestro modelo empírico está basado en el
trabajo de Weth (2002).
El modelo dinámico de datos de panel permite usar la información microeconómica
individual para caracterizar la variable endógena: la tasa de interés activa de cada
entidad bancaria. La idea básica es que la tasa activa de interés bancaria depende
directamente de la tasa de interés de referencia y de la tasa de encaje en MN en el
equilibrio estacionario, como en el modelo Bernanke-Blinder visto en la sección
anterior. Si, por ejemplo, sube la tasa de referencia, eso provocará que también suban
las tasas activas de interés de los distintos bancos y se espera, siguiendo a la literatura,
que el coeficiente de traspaso sea igual a uno en el largo plazo. En el tránsito de un
equilibrio estacionario a otro, se espera que las tasas de interés activas muestren un
13 Gambacorta (2004) incluye características individuales de los bancos (tamaño, morosidad,
liquidez) como variables de control del modelo. Estimamos para el caso peruano un modelo similar al planteado por Gambacorta (2004), pero estas características individuales no resultaron relevantes en la estimación.
13
cierto grado de inercia y se ajusten con mayor o menor lentitud a los cambios en los
instrumentos de la política monetaria14.
Si prescindimos de las variables de control, la idea que captura la ecuación usada por
Weth (2002) es que la tasa de interés activa (𝑟𝑖𝑡) del banco i en el periodo t depende de
sus propios rezagos, y del instrumento de política monetaria (𝑚𝑡−𝑗), actual y rezagado,
más un término de error y una constante (𝑐𝑖) propia de cada banco. Es decir,
𝑟𝑖𝑡 = 𝑐𝑖 + ∑ 𝛼𝑗𝑟𝑖𝑡−𝑗 + ∑ 𝛽𝑗𝑚𝑡−𝑗 + 𝜖𝑖𝑡𝑘𝑗=0
𝑘𝑗=1 (6)
Siguiendo a Weth (2002), existe un equilibrio estacionario, para k=3, si:
𝛼1 + 𝛼2 + 𝛼3 < 1
𝛽0 + 𝛽1 + 𝛽2 + 𝛽3 > 0
La ecuación (6) se puede expresar alternativamente como un modelo de corrección de
errores; es decir,
∆𝑟𝑖𝑡 = 𝜇𝑖 + ∑ 𝜑𝑗∆𝑟𝑖𝑡−𝑗 + ∑ 𝜔𝑗∆𝑚𝑡−𝑗 + (𝛿 + 𝛾)[𝑟𝑖𝑡−1 +𝛾
𝛿+𝛾(𝑟𝑖𝑡−1 − 𝑚𝑡−1)] + 휀𝑖𝑡
3𝑗=0
3𝑗=1 (7)
Donde: 𝜑1 = −(𝛼2 + 𝛼3) ; 𝜑2 = −𝛼3
𝜔0 = 𝛽0 ; 𝜔1 = −(𝛽2 + 𝛽3) ; 𝜔2 = −𝛽3
𝛾 = −(𝛽0 + 𝛽1 + 𝛽2 + 𝛽3)
𝛿 = −(1 − 𝛼1 − 𝛼2 − 𝛼3) + (𝛽0 + 𝛽1 + 𝛽2 + 𝛽3)
Como señala Weth (2002), la relación en el equilibrio estacionario, o de largo plazo,
entre la tasa activa y la tasa de referencia está dada por 𝛾
𝛿+𝛾 . El denominador de esta
fracción debe ser negativo si la tasa activa tiende al equilibrio estacionario después de
una modificación de los instrumentos de política monetaria. Los cambios en las tasas
activas de los distintos bancos difieren entre sí de acuerdo al intercepto 𝜇𝑖, cada uno de
los cuales se consideran como efectos fijos individuales.
14 Véase al respecto, la discusión en Lahura (2006), Bernstein y Fuentes (2003) y Weth (2002).
14
La estimación del panel dinámico se realiza mediante el estimador clásico, de mínimos
cuadrados con variables dummy (conocido como estimador LSDV, por sus siglas en
inglés), las cuales justamente permiten modelar la heterogeneidad individual
paramétricamente. Es importante notar que, teóricamente, la inclusión de la variable
endógena rezagada hace que el estimador LSDV sea sesgado cuando la dimensión
temporal del panel es pequeña. Sin embargo, Judson y Owen (1999) muestran que el
sesgo se diluye para periodos de tiempo mayores a 30. Asimismo, este estimador
presenta mejores propiedades asintóticas cuando el número de individuos en la
muestra es relativamente pequeño y el número de periodos de tiempo es relativamente
grande; en el caso contrario, el estimador GMM es superior15. En nuestro caso, los
periodos de tiempo son 81 (junio 2003 – junio 2010) y el número de individuos es 6, lo
cual permite usar el estimador LSDV de manera confiable. Por otra parte, en la
estimación se consideran varios rezagos de las variables explicativas, lo cual permite
controlar razonablemente por potenciales problemas de endogeneidad.
Los datos utilizados en la estimación econométrica son de frecuencia mensual y
corresponden al periodo junio 2003-junio 2010. Las variables financieras se obtienen de
la Superintendencia de Banca y Seguros (SBS) y las variables macroeconómicas del
Banco Central de Reserva del Perú (BCRP).
La base de datos proporcionada por la SBS cuenta con información diaria de las tasas de
interés activas, efectiva anual promedio, y de los flujos desembolsados en MN y ME,
que ha sido remitida por cada institución financiera, de acuerdo a los formatos del
reporte 6-D y 6E, vigentes para el periodo comprendido entre setiembre de 2002 – julio
de 2012. En base a esta información se construyen16 las tasas de interés activas
promedio para distintos plazos de los préstamos comerciales. Se consideran los
siguientes plazos: hasta 360 días, hasta 180 días, hasta 90 días y hasta 30 días.
15 El método GMM, propuesto por Arellano y Bond (1991), permite controlar los efectos no
observados por banco y la potencial endogeneidad de las variables explicativas. 16 A partir de las tasas de interés diarias y flujos desembolsados, se calcula el interés generado
por monto desembolsado. Se hace la agregación mensual, para luego calcular la tasa de interés efectiva anualizada según plazo del préstamo.
15
Para la estimación econométrica básica se utiliza la tasa de interés en MN para créditos
comerciales hasta 360 días. Los créditos comerciales representan el 72% del total del
crédito otorgado en MN por el sistema bancario al sector privado17. La muestra
seleccionada es un panel balanceado de los 6 bancos más grandes del país, que explican
el 94% del crédito comercial en MN del sistema bancario al sector privado18, y abarca el
periodo comprendido entre junio 2003 - junio 2010. Como sugiere Gambacorta (2004),
los resultados que se obtengan en este caso para el banco promedio tendrán más
sentido macroeconómico, que en el caso alternativo donde se incluyeran en la muestra
también los bancos más pequeños y las cajas municipales. La idea es medir el impacto
que la política monetaria tiene sobre las tasas de interés activas en moneda nacional
fijadas por los bancos grandes, que otorgan una fracción sustancial del crédito del
sistema financiero.
En el Gráfico 1 se muestra la dispersión de las tasas de interés para préstamos hasta 360
días, por institución financiera. Mientras que en el Gráfico 2 se muestra la evolución
temporal de las tasas de interés de los créditos comerciales de estos 6 bancos y su
relación con la tasa de interés de referencia del BCRP19.
17 Se consideran préstamos y descuentos. El crédito total se divide en 4 categorías: comercial,
microempresa, consumo e hipotecario. 18 Los bancos incluidos son: Banco Interamericano de Finanzas, Citibank, Banco Continental,
Banco de Crédito, Interbank y Scotiabank. 19 En el anexo 2 se presentan los gráficos para las tasas de interés considerando distintos
plazos.
16
Gráfico 1
Gráfico 2
17
Finalmente, cabe mencionar que se aplicaron los test de raíz unitaria a las tasas de
interés activas en MN y ME, la tasa de interés interbancaria, y a la tasa de encaje en
moneda nacional, todos en niveles. Así mismo, debido a que es altamente probable que
exista correlación cruzada entre las tasas de interés de los distintos bancos, dado que
tienen un comportamiento muy similar, y que ello pueda distorsionar los resultados de
las pruebas, también se consideran las desviaciones de las tasas de interés de cada
banco con respecto al promedio de las tasas de todos los bancos en cada periodo
(promedio de sección cruzada). En el Anexo 2 se presenta ambos juegos de resultados.
En el caso de las tasas de interés activas así como la tasa de interés en dólares, la
evidencia sugiere que estas son variables estacionarias tanto en niveles como en sus
desviaciones respecto al promedio de sección cruzada. En el caso de la tasa de interés
interbancaria si bien la evidencia para sus niveles es mixta, sus desviaciones respecto al
promedio de sección cruzada muestran un comportamiento consistente con
estacionariedad. En el caso de la tasa de encaje, los resultados sugieren que esta serie
presenta raíz unitaria. Sin embargo, después de analizar detalladamente el
comportamiento de esta variable, consideramos que este resultado podría deberse a
los pocos movimientos de la tasa de encaje durante los años 2003-2008 y a los fuertes
cambios ocurridos a partir de esa fecha. Por esta razón, y teniendo en cuenta la
naturaleza acotada de esta variable, en lo que sigue asumiremos que esta variable es
estacionaria.
4. RESULTADOS
En esta sección se detallan los resultados de la estimación del modelo de datos de panel
utilizando las tasas de interés en moneda nacional (MN) de los créditos comerciales
para distintos plazos.
Como primera aproximación, se realizó la estimación del modelo de datos de panel
descrito en la ecuación (6), utilizando las tasas de interés en MN para créditos
comerciales hasta 360 días, y los dos instrumentos de política monetaria (la tasa de
encaje en MN y la tasa de interés interbancaria en MN). También se utilizó la tasa de
interés en moneda extranjera (ME) para créditos comerciales hasta 360 días, dada la
18
dolarización del crédito del sistema bancario20. El modelo incluye 3 rezagos tal como se
especifica a continuación.
𝑟𝑖𝑡 = 𝑐𝑖 + ∑ 𝛼𝑗𝑟𝑖𝑡−𝑗 + ∑ 𝛽𝑗𝑖𝑡−𝑗 + ∑ 𝛽𝑗𝜃𝜃𝑡−𝑗
3𝑗=0 + ∑ 𝛽𝑗
$𝑖𝑡−𝑗$ + 𝜖𝑖𝑡
3𝑗=0
3𝑗=0
3𝑗=1 (8)
Donde 𝑟𝑖𝑡 es la tasa de interés activa, 𝑖𝑡−𝑗 es la tasa de interés interbancaria en MN, 𝜃𝑡
es la tasa de encaje en MN, e 𝑖𝑡$ es la tasa de interes activa en ME.
Los resultados de la estimación por LSDV se muestran en la Tabla 2, siendo destacables
algunos hallazgos. En primer lugar, el impacto de la tasa de interés interbancaria sobre
la tasa de interés activa en MN hasta 360 días fijada por el banco promedio es positivo y
estadísticamente significativo.
Tabla 2 Efectos sobre la tasa de interés de créditos comerciales en MN
hasta 360 días
20 Véase Dancourt (2014).
Coef Error estándar
Tasa de interés comercial en MN hasta 360 días
0.713709 *** 0.0428149
Tasa de interés interbancaria en MN
0.184142 *** 0.0429422
Tasa de encaje en MN
0.011723 0.0201901
Tasa de interés comercial en ME hasta 360 días
0.049552 0.0319284
Resultados del modelo panel dinámico con efectos fijos, estimado por LSDV.
Número de observaciones = 492. Número de grupos = 6.
Significativo al 10% (*), 5% (*), 1% (***).
Modelo:
19
En segundo lugar, no se encuentra evidencia que sugiera que la tasa de encaje en MN
afecta la tasa de interés activa en MN hasta 360 días. En tercer lugar, la tasa de interés
activa en moneda extranjera del mismo plazo tiene un impacto positivo, aunque no es
estadísticamente significativo, sobre la tasa de interés activa en MN hasta 360 días.
Otro aspecto destacable de los resultados mostrados en la Tabla 2 es que los
coeficientes de la variable dependiente rezagada son positivos y estadísticamente
significativos en promedio (aunque no son reportados, cada uno de ellos también es
positivo y estadísticamente significativo), permitiendo caracterizar a la dinámica de las
tasas de interés activas cobradas por los bancos peruanos como un proceso altamente
persistente pero estable, lo cual concuerda con lo que se ha observado en otros países.
Tabla 3 Efectos sobre la tasa de interés de créditos comerciales en MN
hasta 360 días
La Tabla 3 muestra los resultados de la estimación excluyendo la tasa de encaje en MN
de la ecuación (3). Como se puede observar, el impacto de la tasa de interés activa en
ME hasta 360 días sobre la tasa de interés activa en MN del mismo plazo, es positivo y
significativo, resultado que concuerda con el hecho de que los préstamos en MN y ME
Coef Error estándar
Tasa de interés comercial en MN hasta 360 días
0.713196 *** 0.0424388
Tasa de interés interbancaria en MN
0.184926 *** 0.0425989
Tasa de interés comercial en ME hasta 360 días
0.051421 * 0.0317557
Resultados del modelo panel dinámico con efectos fijos, estimado por LSDV.
Número de observaciones = 492. Número de grupos = 6.
Significativo al 10% (*), 5% (*), 1% (***).
Modelo:
20
son sustitutos entre sí. Como también se puede observar en la Tabla 3, los coeficientes
estimados de la variable dependiente rezagada y de la tasa de interés interbancaria en
MN son similares a los reportados en la Tabla 1, lo cual da robustez a los resultados
comentados anteriormente.
Tabla 4 Efectos sobre la tasa de interés de créditos comerciales en MN para distintos plazos
Finalmente, centramos el análisis en la relación entre la tasa de interés interbancaria y
la tasa de interés de los créditos comerciales en MN para distintos plazos (0 a 30 días, 0
a 90 días, 0 a 180 días y 0 a 360 días), excluyendo el resto de variables. Considerando las
ecuaciones (6) y (7), se calculan las elasticidades de corto y largo plazo, así como la
velocidad de ajuste de las tasas de interés activas ante desequilibrios en la relación de
largo plazo.
Tasa de interés comercial: 30 días 90 días 180 días 360 días
Condiciones de estabilidad
0.620134 *** 0.739162 *** 0.759083 *** 0.719366 ***
(0.045942) (0.0372896) (0.0362724) (0.042263)
0.289531 *** 0.191965 *** 0.171485 *** 0.172693 ***
(0.0699681) (0.0448945) (0.0366554) (0.0417502)
Elasticidad de corto plazo 0.398629 0.472023 * 0.573097 ** 0.522537 **
(0.4405407) (0.2735852) (0.2223175) (0.2582302)
Velocidad de Ajuste -0.37987 *** -0.26084 *** -0.24092 *** -0.28063 ***
(0.045942) (0.0372896) (0.0362724) (0.042263)
Elasticidad de largo plazo 0.762192 *** 0.735954 *** 0.711801 *** 0.615366 ***
(0.1666684) (0.1519409) (0.1358818) (0.1339936)
Resultados del modelo panel dinámico con efectos fijos, estimado por LSDV.
Número de observaciones = 492. Número de grupos = 6.
Error estándar en parentesis.
Significativo al 10% (*), 5% (*), 1% (***).
Modelo:
21
Los resultados se reportan en la Tabla 4, donde se puede distinguir algunos aspectos
interesantes. En primer lugar, salvo en el caso de los préstamos a mayor plazo (0 a 360
días vs 0 a 180 días), el impacto de corto plazo de la tasa de referencia es mayor
mientras mayor sea el plazo considerado. Este resultado no es común en la literatura.
Por el contrario, para los préstamos de mayor plazo (360 días vs 180 días), el impacto de
la tasa de referencia sobre las tasas activas es menor mientras mayor sea el plazo de
estas. Valdría la pena indagar con más detalle como los bancos grandes traspasan a sus
tasas activas cambios en la tasa de interés de referencia, en el corto plazo.
Otro resultado destacable es que, salvo en el caso de los préstamos a mayor plazo, la
velocidad de ajuste decrece a medida que aumenta el plazo de las tasas activas. (La
excepción es la tasa de interés para préstamos de 0 a 360 días, cuya velocidad de ajuste
es mayor a la de los préstamos de 0 a 180 días).
Por último, tal como se espera, las elasticidades de largo plazo de las tasas activas con
respecto a la tasa de referencia son mayores a las correspondientes elasticidades de
corto plazo, excepto para los préstamos de 0 a 360 días. Estas elasticidades de largo
plazo disminuyen mientras mayor es el plazo de los préstamos; y son menores que la
unidad, lo cual indicaría que no es completo el ajuste de las tasas activas bancarias ante
cambios en la tasa de interés de referencia.
22
5. CONCLUSIONES
El objetivo de este trabajo ha sido determinar el impacto de dos instrumentos de la
política monetaria peruana sobre las tasas activas bancarias, estimando un modelo de
panel dinámico con información mensual para los 6 bancos más grandes del país,
durante el periodo 2003-2010, caracterizado por un régimen monetario de metas de
inflación.
Primero, este texto encuentra que un alza de la tasa de interés de referencia tiene un
impacto positivo y estadísticamente significativo sobre las tasas de interés de los
préstamos comerciales de 0 a 360 días fijadas por los 6 bancos más grandes del país
durante el periodo junio de 2003-junio de 2010.
Segundo, este texto no encuentra evidencia que sugiera que la tasa de encaje a los
depósitos en MN influye de alguna manera sobre las tasas de interés de los préstamos
comerciales de 0 a 360 días fijadas por los 6 bancos más grandes del país durante el
periodo junio de 2003-junio de 2010.
Estos resultados sugieren que la tasa de interés de referencia debería ser el principal
instrumento de política monetaria del BCRP.
23
Bibliografía / References Armas A; Castillo C. y M. Vega. (2014) Inflation targeting and Quantitative Tighteing: Effects of Reserve
Requirements in Peru, Documentos de Trabajo 2014-003, Banco Central de Reserva del Perú.
Arellano, M. y Bond, S. (1991) Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an
application to employment equations. Review of Economic Studies, 58(2), 277–297.
Banco Central de Reserva del Perú. (2009) Reporte Inflación. Junio. Bernanke, B. y Blinder, A. (1988) Is it Money or Credit, or Both or Neither? Credit, Money and Aggregate
Demand, American Economic Review, 78(2), 435-439. Bernanke, B. y Gertler, M. (1995). Inside the black box: The credit channel of monetary policy transmission,
Journal of Economic Perspectives, 9(4), 27–48. Berstein, S. y Fuentes, J.R. (2003) Is there lending rate stickiness in the Chilean banking industry?,
Documento de trabajo, 218, Banco Central de Chile. Dancourt, O. (2012) Crédito Bancario, Tasa de Interés de Política y Tasa de Encaje en el Perú,
Documentos de trabajo 2012-342, Departamento de Economía de la PUCP. Lima.
(2014) Inflation Targeting in Peru: The Reasons for the Success, Documentos de trabajo 2014-386, Departamento de Economía de la PUCP. Lima.
Ehrman M; Gambacorta L; Martinez-Pages J; Sevestre P y Worms, A. (2001) Financial systems and the role of banks in the monetary policy
transmission in the euro area, ECB working paper 105. Gambacorta L. (2004) How do banks set interest rates? , NBER Working Paper, 10295. Heffernan, S. (1997) Modeling British interest rates adjustment: an error correction approach,
Economica, 64, 211-231.
24
Judson, R. y Owen, A. (1999) Estimating Dynamic Panel Data Models: A Guide for Macroeconomists.
Economic Letters, 65, 9-15 Kashyap, A. K. y Stein, J. C. (2000) What do a million observations on banks say about the transmission of
monetary policy?, American Economic Review, 90(3), 407–428. Lahura, Erick, (2006) El efecto traspaso de la tasa de interés y la política monetaria en el Perú:
1995-2004. Revista Estudios Económicos N° 13, Banco Central de Reserva del Perú.
Stiglitz, J y Greenwald B. (2003) Towards a new paradigm in monetary economics, Cambridge University
Press. Takeda, M., Rocha, F y Nakane, T. (2005) The Reaction of Bank Lending to Monetary Policy in Brazil, Revista
Brasileira de Economía, 59(1), 107-126. Vaugnet, V., Collin M., y Dhynne E. (2007) Monetary Policy and the Adjustment of Belgian private bank interest
rates, An Econometric Analysis” National Bank of Belgium, Research Department.
Weth, M.A. (2002) The pass-through from market interest rates to bank lending rates in
Germany, Deutsche Bundesbank Discussion Paper, 11(02).
25
Anexo 1: Test de raíz unitaria
Debido a que las tasas de interés de los bancos analizados presentan un
comportamiento similar, los resultados podrían estar afectados por la correlación
cruzada entre las tasas de interés de los distintos bancos. Una solución a este problema
es remover los promedios (promedios de sección cruzada) para controlar la posible
correlación cruzada entre cada par de bancos. Los siguientes cuadros muestran el
contraste de raíz unitaria, realizando el procedimiento descrito previamente.
30 días 90 días 180 días 360 días Interbancaria tasa dólares encaje
Levin, Lin y Chu 1/ -3.677 ** -0.9974 -0.585 -3.6782 ** -3.307 ** -6.742 ** 0.8597
Breitung 1/ -3.9937 ** -2.7859 * -2.497 * -4.1516 ** -0.7852 -7.2345 ** -2.074 *
Im, Pesaran y Shin 2/ -6.6182 ** -5.3693 ** -5.243 ** -6.3792 ** 3.432 -6.3759 ** 0.1253
Fisher-ADF 2/ 4/ 76.1866 ** 57.4312 ** 53.6649 ** 56.7271 ** 69.2144 ** 87.9349 ** 48.924 **
Hadri 3/ 3.8553 ** 3.8851 ** 3.7177 ** 3.7911 ** 0.0663 1.9087 * 1.2638
1/ Ho: los miembros del panel contienen raíz unitaria. Ha: los miembros del panel son estacionarios.
2/ Ho: todos los miembros del panel contienen raíz unitaria. Ha: algunos miembros del panel son estacionarios.
3/ Ho: todos los miembros del panel son estacionarios. Ha: algunos miembros del panel contienen raíz unitaria.
4/ El estadístico P sigue una distribución Chi-cuadrado inversa.
* Se rechaza la Ho al 5%. ** Se rechaza la Ho al 1%.
Contraste de raíz unitaria: Intercepto (series en niveles)
30 días 90 días 180 días 360 días Interbancaria tasa dólares encaje
Levin, Lin y Chu 1/ -6.2938 ** -0.5781 0.2249 -2.5282 ** -2.7747 ** -7.5677 ** 0.9478
Breitung 1/ -4.0742 ** -3.4268 ** -3.4949 ** -4.8048 ** 5.4265 -4.8864 ** -0.656
Im, Pesaran y Shin 2/ -7.4558 ** -6.3633 ** -6.211 ** -7.61 ** 4.1629 -7.187 ** -0.557
Fisher-ADF 2/ 4/ 5/ 36.5771 ** 20.6783 * 17.8567 22.2717 * 16.4099 45.5154 ** 11.692
Fisher-PP 2/ 4/ 5/ 93.3307 ** 65.2451 ** 60.9693 ** 90.6859 ** 0.4312 72.5883 ** 5.6286
Hadri 3/ 2.7892 ** 2.9101 ** 2.184 * 1.8607 * 4.1406 ** 0.2052 2.0448 *
1/ Ho: los miembros del panel contienen raiz unitaria. Ha: los miembros del panel son estacionarios.
2/ Ho: todos los miembros del panel contienen raiz unitaria. Ha: algunos miembros del panel son estacionarios.
3/ Ho: todos los miembros del panel son estacionarios. Ha: algunos miembros del panel contienen raíz unitaria.
4/ El estadístico P sigue una distribución Chi-cuadrado inversa.
5/ Solo tendencia.
* Se rechaza la Ho al 5%. ** Se rechaza la Ho al 1%.
Contraste de raíz unitaria: Intercepto y tendencia (series en niveles)
26
30 días 90 días 180 días 360 días tasa dólares encaje
Levin, Lin y Chu 1/ -5.8888 ** -4.6618 ** -3.0761 ** -7.059 ** -20.0052 ** 0.4566
Breitung 1/ -3.7631 ** -2.6677 * -2.8932 * -4.6331 ** -11.9369 ** -2.073 *
Im, Pesaran y Shin 2/-8.9117 ** -8.4357 ** -8.896 ** -10.29 ** -14.4286 ** 0.3903
Fisher-ADF 2/ 4/ 91.7257 ** 77.7243 ** 84.6317 ** 103.677 ** 156.0201 ** 43.036 **
Hadri 3/ 5.8505 ** 5.8505 ** 6.3443 ** 6.346 ** 1.4259 1.2954
1/ Ho: los miembros del panel contienen raíz unitaria. Ha: los miembros del panel son estacionarios.
2/ Ho: todos los miembros del panel contienen raíz unitaria. Ha: algunos miembros del panel son estacionarios.
3/ Ho: todos los miembros del panel son estacionarios. Ha: algunos miembros del panel contienen raíz unitaria.
4/ El estadístico P sigue una distribución Chi-cuadrado inversa.
* Se rechaza la Ho al 5%. ** Se rechaza la Ho al 1%.
Nota: se remueven los promedios (cross sectional) a las series en niveles.
Contraste de raíz unitaria: Intercepto (series en niveles)
30 días 90 días 180 días 360 días tasa dólares encaje
Levin, Lin y Chu 1/ -9.9163 ** -8.5248 ** -6.7057 ** -13.302 ** -7.5677 ** 0.9478
Breitung 1/ -5.6687 ** -4.7367 ** -4.8797 ** -7.1898 ** -11.6788 ** -0.38
Im, Pesaran y Shin 2/-10.647 ** -10.627 ** -10.825 ** -12.13 ** -14.5992 ** -0.334
Fisher-ADF 2/ 4/ 5/ 58.8904 ** 42.7158 ** 49.386 ** 72.9373 ** 104.8468 ** 8.0228
Fisher-PP 2/ 4/ 5/ 160.063 ** 160.962 ** 168.987 ** 221.105 ** 338.1202 ** 4.4525
Hadri 3/ 3.953 ** 4.777 ** 3.6188 ** 3.4822 ** 3.7263 ** 2.0675 *
1/ Ho: los miembros del panel contienen raíz unitaria. Ha: los miembros del panel son estacionarios.
2/ Ho: todos los miembros del panel contienen raíz unitaria. Ha: algunos miembros del panel son estacionarios.
3/ Ho: todos los miembros del panel son estacionarios. Ha: algunos miembros del panel contienen raíz unitaria.
4/ El estadístico P sigue una distribución Chi-cuadrado inversa.
5/ Solo tendencia.
* Se rechaza la Ho al 5%. ** Se rechaza la Ho al 1%.
Nota: se remueven los promedios (cross sectional) a las series en niveles.
Contraste de raíz unitaria: Intercepto y tendencia (series en niveles)
27
Anexo 2: tasa de interés de créditos comerciales en MN para distintos plazos
28
29
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Serie: Documentos de Trabajo No. 409 “Elementos para una cuenta satélite del trabajo no remunerado de los hogares
en Perú”. José María Rentería. Agosto, 2015. No. 408 “Brechas de ingresos laborales en el Perú urbano: una exploración de la
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Garavito. Agosto, 2015. No. 406 “Fiscal Rules, Monetary Rules and External Shocks in a Primary-Export
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Application to Latin American Stock Returns”. Patricia Lengua Lafosse, Cristian Bayes y Gabriel Rodríguez. Julio, 2015.
No. 404 “Data-Dependent Methods for the Lag Length Selection in Unit Root Tests with
Structural Change”. Ricardo Quineche Uribe y Gabriel Rodríguez. Julio, 2015. No. 403 “Modeling Latin-American Stock Markets Volatility: Varying Probabilities and
Mean Reversion in a Random Level Shifts Model”. Gabriel Rodríguez. Junio, 2015.
No. 402 “Inequality, Economic Growth and Structural Change: Theoretical Links and
Evidence from Latin American Countries”. Mario D. Tello. Junio, 2015. No. 401 “Regulación económica de industrias de redes: ¿contractual o administrative?”.
Gonzalo Ruiz. Mayo, 2015. No. 400 “Univariate Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models: An
Application to the Peruvian Stock Market Returns”. Paul Bedon y Gabriel Rodríguez. Marzo, 2015.
No. 399 “Consensus Building and its Incidence on Policy: The “National Agreement” in
Peru”. Javier Iguiñiz. Marzo, 2015.
Departamento de Economía - Pontificia Universidad Católica del Perú Av. Universitaria 1801, Lima 32 – Perú.
Telf. 626-2000 anexos 4950 - 4951 http://www.pucp.edu.pe/economia
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